- विवरण :
LAMBADA डेटासेट एक शब्द भविष्यवाणी कार्य के माध्यम से पाठ को समझने के लिए कम्प्यूटेशनल मॉडल की क्षमताओं का मूल्यांकन करता है। लैम्बाडा वर्णनात्मक अंशों का एक संग्रह है जो इस विशेषता को साझा करता है कि मानव विषय अपने अंतिम शब्द का अनुमान लगाने में सक्षम हैं यदि वे पूरे मार्ग के संपर्क में हैं, लेकिन यदि वे केवल अंतिम वाक्य को लक्षित शब्द से पहले नहीं देखते हैं
स्रोत कोड :
tfds.datasets.lambada.Builder
संस्करण :
-
1.0.0
(डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।
-
डाउनलोड आकार :
319.03 MiB
डेटासेट का आकार :
3.49 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 5,153 |
'train' | 4,869 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'passage': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
रास्ता | मूलपाठ | डोरी |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):None
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
- उद्धरण :
@inproceedings{paperno-etal-2016-lambada,
title = "The {LAMBADA} dataset: Word prediction requiring a broad discourse context",
author = "Paperno, Denis and
Kruszewski, Germ{\'a}n and
Lazaridou, Angeliki and
Pham, Ngoc Quan and
Bernardi, Raffaella and
Pezzelle, Sandro and
Baroni, Marco and
Boleda, Gemma and
Fern{\'a}ndez, Raquel",
booktitle = "Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)",
month = aug,
year = "2016",
address = "Berlin, Germany",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://www.aclweb.org/anthology/P16-1144",
doi = "10.18653/v1/P16-1144",
pages = "1525--1534",
}